Survey on the attitudes of dental hygiene students towards treating elderly patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This questionnaire-based survey assessed the attitudes of dental hygiene students towards treating elderly patients. METHODS: The 14-item UCLA 14-item Geriatrics Attitudes Scale (GAS-14) questionnaire was used in this survey. A further set of nine questions evaluated the opinions of the students towards the existing geriatric curriculum in their respective institutions. Students from five dental hygiene schools from three countries (Switzerland, Belgium and Canada) participated in this survey. General demographic information from the participants was collected. Mean GAS-14 scores were calculated; ANOVA and Bonferroni's tests were used for statistical analyses (p < 0.05). RESULTS: Three hundred eighty-five students (Switzerland: n = 157, mean age = 25.38 ± 4.6 years; Belgium: n = 82, mean age = 27.58 ± 12.8 years; Canada: n = 146, mean age = 25.95 ± 12.3 years) completed the survey for a response rate of 86.3%. The overall GAS-14 scores for Switzerland, Belgium and Canada were 3.61 ± 0.42, 3.24 ± 0.37 and 3.32 ± 0.36, respectively. Switzerland scored significantly higher than Belgium and Canada (p < 0.0001). Overall scores revealed a significant effect of progressive training (p = 0.010). The GAS-14 score was influenced by the nationality of the participants (p < 0.0001), but not influenced by sex, age, origin, religion, or marital and accommodation statuses. Majority of the students (75.8%) agreed that geriatric dentistry was an important part of their education. 77.4% agreed that they would like hands on experience in treating the elderly patient during their education. 85.1% of the participants considered mobile dental clinics as a good solution for the provision of dental care to the institutionalized elders. CONCLUSIONS: The general attitudes of DH students towards treating the elderly patients are on an acceptable level and improved as they progressed through their dental hygiene academic programmes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».